OlympHill
Zep logo

ZepPlattform zur Agenten-Memory für Unternehmensanwendungen, auf Kontextgraphen aufgebaut.

4.5 (6)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Zep ist eine Unternehmens-Memory-Plattform für KI-Agenten, die das Problem der Aufrechterhaltung und Verwaltung von Agenten-Speicher über zahlreiche Benutzer, Geschäftsdaten und vergangene Interaktionen hinweg angeht. Ziel ist es, Agenten mit einem kontinuierlich lernenden und evolvierenden Verständnis ihrer Betriebsumgebung zu versorgen, um die Personalisierung und Genauigkeit von Agenten-Interaktionen zu verbessern. Der Kern der Architektur von Zep ist seine proprietäre Context Graph Engine, die ein "Context Lake" aus Millionen von individuellen Kontextgraphen erstellt und verwaltet. Diese Graphen werden aus verschiedenen Quellen erstellt, darunter Chat-Verlauf, Geschäftsdaten und Benutzerinteraktionen. Zep verarbeitet diese Informationen, um token-effiziente, relevante Kontexte für Agenten durch automatisierte Kontextmontage zu erstellen. Eine Schlüsselkapazität ist sein zeitlicher Kontextgraph, der automatisch veraltete Fakten ungültig macht, wenn neue Informationen auftauchen, und gewährleistet, dass Agenten immer mit den aktuellsten Daten argumentieren. Frühere Zustände werden als Geschichte aufbewahrt, sodass Agenten abfragen können, was in einem bestimmten vergangenen Datum wahr war. Dieses System enthält auch "Beobachtungen", bei denen die Graphstrukturen analysiert werden, um Muster, Wiederholungen und gemeinsame Vorkommen im Speicher zu erkennen, und Agenten eine globale Perspektive jenseits isolierter Fakten bieten. Zep legt den Schwerpunkt auf Enterprise-Governance und bietet Funktionen wie attributbasierte Zugriffskontrolle, richtliniengetriebene Datenaufbewahrung und vollständige Provenienzverfolgung. Jede Tatsache innerhalb des Graphen lässt sich auf ihre ursprüngliche Quell-Episode zurückverfolgen, was eine Auditierbarkeit ermöglicht. Die Plattform ist auf Leistung ausgelegt und zeigt eine Retrieval-Latenz von unter 200 ms, selbst bei Graphengrößen von bis zu 100 Millionen Entitäten. Für eine nahtlose Integration ist Zep darauf ausgelegt, zu bestehenden Agentenframeworks hinzugefügt oder unabhängig davon verwendet zu werden. Es stehen SDKs für Python, TypeScript und Go zur Verfügung. Ziel ist es, als grundlegende Schicht im Enterprise-Agent-Stack zu dienen und eine skalierbare und gesteuerte Lösung für die Verwaltung komplexer, sich entwickelnder Agentenspeicher bereitzustellen.

Hauptfunktionen

  • Context Graph Engine
  • Context Lake für Millionen von Graphen
  • Automatisierte Kontextassemblage
  • Temporales Kontext-Argumentation
  • Nachweisführung für Tatsachen
  • Beobachtungen aus Muster in der Memory

Preise

Modell
Free
Bewertung
4.5 / 5 (6)

Anwendungsfälle

Beständige Memory für Chatbots

Geben konversationellen AI-Agenten langfristige Memory, indem Sie sich an vorherige Benutzerinteraktionen erinnern und kontext- und persönliche Antworten auf lange Sicht liefern können.

Personalisierte AI-Helfer

Lernen Sie laufend von Benutzerhaltungen und Vorlieben, um Empfehlungen, Antworten und Workflows für jeden Benutzer an individuellen Bedürfnissen anzupassen.

Geschäftsdaten an den Memory der Agenten anpassen

Integrieren Sie Geschäftsdaten in die Memory der Agenten, um Genauigkeit und Antworten sicherzustellen, die mit der aktuellsten organisatorischen Kenntnis überein stimmen.

Kontext-Retention zwischen Sitzungen

Bewahren Sie kohärenten Kontext über mehrere Sitzungen und Kanäle auf, sodass Benutzer nicht wiederholt mit dem AI-Agenten reden müssen.

Pro & Contra

Pro

  • Unternehmensweite Memory-Management für AI-Agenten
  • Kontext-Retrieval-Durchführung unter 200ms in großen Graphen
  • Automatisierte temporale Kontext-Invaliderung und Erhaltung der Geschichte
  • Hochwertige 'Beobachtungen' aus Muster in der Memory
  • Komprehensives Governance mit Zugriffssteuerung, Aufbewahrungspolitik und Nachweisführung

Contra

  • Könnte erhebliche Ingenieursressourcen erfordern, um zu implementieren und zu verwaltung
  • Abhängigkeit vom proprietären Context Graph Engine könnte die Flexibilität einschränken
  • Könnte herausfordernd sein, mit existierenden Systemen und Datenquellen zu integrieren
  • Könnte hohe Latenzzeiten für sehr große Grafschränke oder hohe Abfragesätze aufweisen

Bewertungen

4.5

Durchschnitt aus 6 Bewertungen.

5
3
4
3
3
0
2
0
1
0

Melde dich an, um eine Bewertung abzugeben.

VN

Victor Nguyen

Mar 16, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the API, and support is responsive caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Olga Ivanova

Olga Ivanova

Jan 9, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: the dashboard and the value for money is strong. Where it lags: a few rough edges remain. On balance the feature set — especially the API — justifies the 4 stars for our use case.

Hannah Goldberg

Hannah Goldberg

Dec 2, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The automation is exactly what I needed, and support is responsive. I do wish a few rough edges remain, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Ahmed Saleh

Ahmed Saleh

Dec 2, 2025

Does the job

Pretty happy overall. The integrations just works and it saves real time. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

AK

Aisha Khan

Nov 17, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and support is responsive. The onboarding fits neatly into how we already work, and the core workflow removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Fatima Zahra

Fatima Zahra

Nov 1, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The onboarding is exactly what I needed, and it saves real time. I do wish a few rough edges remain, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Fragen & Antworten

How credits work

Credits are consumed based on the size of each Episode you send to Zep. Episodes up to 350 bytes use 1 credit; each additional 350 bytes (or part thereof) uses another credit. Where available, webhook invocations consume 1/8 of a credit each. Flex and Flex Plus automatically top up your credits when your balance drops below 20%. Flex adds 10,000 credits ($25); Flex Plus adds 40,000 credits ($75). Flex credits roll over for 30 days; Flex Plus credits roll over for 60 days. Free plan credits do not roll over.

Asked by Kwesi Boateng · Dec 19, 2025

What is an Episode?

An Episode is any single data object you send to Zep — a chat message, JSON payload, or block of text. Credit cost scales with Episode size. Episodes up to 350 bytes use 1 credit; each additional 350 bytes (or part thereof) uses another credit. A 640-byte Episode uses 2 credits; a 1,200-byte Episode uses 4 credits.

Asked by Amina Diallo · Dec 17, 2025

Are we charged for ingestion or storage?

You are charged for ingestion and processing of Episodes. You are not charged for storage of messages or data.

Asked by Kalinda Reddy · Nov 18, 2025

How are rate limits calculated?

Each plan tier has a base rate limit, with Free being the lowest. Free and Flex Plan customers may see rate limits lowered depending on service usage. Enterprise plans have committed, guaranteed rate limits.

Asked by Jasper Vermeer · Nov 16, 2025

What are the Free plan limits?

10,000 credits per month. No rollover or auto-topup. 2 projects, 5 custom entity & edge types. Variable rate limits, depending on service-wide load. Lower priority Episode processing. Feature availability and service levels may change over time.

Asked by Yelena Popova · Oct 28, 2025

Frage stellen

Alternativen zu Agenten-Gedächtnis